Hadoop Map/Reduce 原理


Hadoop是Apache 下的一个项目，由HDFS、MapReduce、HBase、Hive 和ZooKeeper等成员组成。其中，HDFS 和MapReduce 是两个最基础最重要的成员。

HDFS是Google GFS 的开源版本，一个高度容错的分布式文件系统，它能够提供高吞吐量的数据访问，适合存储海量（PB 级）的大文件（通常超过64M），其原理如下图所示：

采用Master/Slave 结构。NameNode 维护集群内的元数据，对外提供创建、打开、删除和重命名文件或目录的功能。DatanNode 存储数据，并提负责处理数据的读写请求。DataNode定期向NameNode 上报心跳，NameNode 通过响应心跳来控制DataNode。

MapReduce 是大规模数据（TB 级）计算的利器，Map 和Reduce 是它的主要思想，来源于函数式编程语言，它的原理如下图所示：Map负责将数据打散，Reduce负责对数据进行聚集，用户只需要实现map 和reduce 两个接口，即可完成TB级数据的计算，常见的应用包括：日志分析和数据挖掘等数据分析应用。另外，还可用于科学数据计算，如圆周率PI 的计算等。Hadoop MapReduce的实现也采用了Master/Slave 结构。Master 叫做JobTracker，而Slave 叫做TaskTracker。用户提交的计算叫做Job，每一个Job会被划分成若干个Tasks。JobTracker负责Job 和Tasks 的调度，而TaskTracker负责执行Tasks。

MapReduce中的Shuffle和Sort分析

MapReduce 是现今一个非常流行的分布式计算框架，它被设计用于并行计算海量数据。第一个提出该技术框架的是Google 公司，而Google 的灵感则来自于函数式编程语言，如LISP，Scheme，ML 等。MapReduce 框架的核心步骤主要分两部分：Map 和Reduce。当你向MapReduce 框架提交一个计算作业时，它会首先把计算作业拆分成若干个Map 任务，然后分配到不同的节点上去执行，每一个Map 任务处理输入数据中的一部分，当Map 任务完成后，它会生成一些中间文件，这些中间文件将会作为Reduce 任务的输入数据。Reduce 任务的主要目标就是把前面若干个Map 的输出汇总到一起并输出。从高层抽象来看，MapReduce的数据流图如图1 所示：

MapReduce作业运行流程：


 

本文的重点是剖析MapReduce的核心过程----Shuffle和Sort。在本文中，Shuffle是指从Map产生输出开始，包括系统执行排序以及传送Map输出到Reducer作为输入的过程。在这里我们将去探究Shuffle是如何工作的，因为对基础的理解有助于对MapReduce程序进行调优。

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首先从Map端开始分析，当Map开始产生输出的时候，他并不是简单的把数据写到磁盘，因为频繁的操作会导致性能严重下降，他的处理更加复杂，数据首先是写到内存中的一个缓冲区，并作一些预排序，以提升效率，如图：

每个Map任务都有一个用来写入输出数据的循环内存缓冲区，这个缓冲区默认大小是100M，可以通过io.sort.mb属性来设置具体的大小，当缓冲区中的数据量达到一个特定的阀值(io.sort.mb * io.sort.spill.percent，其中io.sort.spill.percent 默认是0.80)时，系统将会启动一个后台线程把缓冲区中的内容spill 到磁盘。在spill过程中，Map的输出将会继续写入到缓冲区，但如果缓冲区已经满了，Map就会被阻塞直道spill完成。spill线程在把缓冲区的数据写到磁盘前，会对他进行一个二次排序，首先根据数据所属的partition排序，然后每个partition中再按Key排序。输出包括一个索引文件和数据文件，如果设定了Combiner，将在排序输出的基础上进行。Combiner就是一个Mini Reducer，它在执行Map任务的节点本身运行，先对Map的输出作一次简单的Reduce，使得Map的输出更紧凑，更少的数据会被写入磁盘和传送到Reducer。Spill文件保存在由mapred.local.dir指定的目录中，Map任务结束后删除。

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